Think in java (笔记二)

本文深入探讨了Java编程中的一些关键概念和技术,包括方法过载、构造函数调用、this关键字的作用、垃圾回收机制中的finalize方法及变量初始化特性。通过具体示例解释了这些概念的应用场景。

1、void f() {}
int f() {}
若编译器可根据上下文(语境)明确判断出含义,比如在int x=f()中,那么这样做完全没有问题。然而,
我们也可能调用一个方法,同时忽略返回值;我们通常把这称为“为它的副作用去调用一个方法”,因为我
们关心的不是返回值,而是方法调用的其他效果。所以假如我们象下面这样调用方法:
f();
Java 怎样判断f()的具体调用方式呢?而且别人如何识别并理解代码呢?由于存在这一类的问题,所以不能
根据返回值类型来区分过载的方法

 

 

2、它的作用是新建一个对象,并调用默认构建器——即使尚未明确定义一个象这样的构建器。若没有它,就没
有方法可以调用,无法构建我们的对象。然而,如果已经定义了一个构建器(无论是否有自变量),编译程
序都不会帮我们自动合成一个:

 

3、this

  。this 关键字(注意只能在方法内部使用)
可为已调用了其方法的那个对象生成相应的句柄。可象对待其他任何对象句柄一样对待这个句柄。但要注
意,假若准备从自己某个类的另一个方法内部调用一个类方法,就不必使用this。只需简单地调用那个方法
即可。当前的this 句柄会自动应用于其他方法。所以我们能使用下面这样的代码:
class Apricot {
void pick() { /* ... */ }
void pit() { pick(); /* ... */ }
}
在pit()内部,我们可以说this.pick(),但事实上无此必要

 

4、1. 在构建器里调用构建器
若为一个类写了多个构建器,那么经常都需要在一个构建器里调用另一个构建器,以避免写重复的代码。可
用this 关键字做到这一点。

public class Flower {
private int petalCount = 0;
private String s = new String("null");
Flower(int petals) {
petalCount = petals;
System.out.println(
104
"Constructor w/ int arg only, petalCount= "
+ petalCount);
}
Flower(String ss) {
System.out.println(
"Constructor w/ String arg only, s=" + ss);
s = ss;
}
Flower(String s, int petals) {
this(petals);
//! this(s); // Can't call two!
this.s = s; // Another use of "this"
System.out.println("String & int args");
}
Flower() {
this("hi", 47);
System.out.println(
"default constructor (no args)");
}
void print() {
//! this(11); // Not inside non-constructor!
System.out.println(
"petalCount = " + petalCount + " s = "+ s);
}
public static void main(String[] args) {
Flower x = new Flower();
x.print();
}
} ///:~

 

5、finalize()

垃圾收集器只知道释放那些由new 分配的内存,所以不知道如何释放对象的“特殊”内存。为
解决这个问题,Java 提供了一个名为finalize()的方法,可为我们的类定义它。在理想情况下,它的工作原
理应该是这样的:一旦垃圾收集器准备好释放对象占用的存储空间,它首先调用finalize(),而且只有在下
一次垃圾收集过程中,才会真正回收对象的内存。所以如果使用finalize(),就可以在垃圾收集期间进行一
些重要的清除或清扫工作。

我们的对象可能不会当作垃圾被收掉。执行的时间是不定的,System.gc()方法(强制执行垃圾收集器)

 

 

6、局部变量不会自动初始化,全局变量系统会默认初始化,

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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